Estado de situación del COVID-19 en América Latina
Número de Reproducción Efectivo dependiente del tiempo (Rt)
En esta sección se presenta el cálculo semanal del Número de Reproducción Efectivo dependiente del tiempo (Rt) para Bolivia y sus 9 Departamentos. El cálculo se actualiza cada semana y se efectúa con base en el reporte oficial de personas fallecidas, en lugar de hacerlo con el número de personas infectadas. Lo anterior permite reducir el “ruido estadístico” que suele producirse a causa de las variaciones en el número de los test que se realizan, la demora en los resultados de los test, y/o cambios en el protocolo de los test.
Para el calculó del Rt, el inicio de la semana está dado por el reporte del primer fallecido en cada departamento. Desde allí, cada semana se comprende como los 7 días siguientes.
En nuestro caso, Rt muestra la velocidad de propagación semanal del virus. Un Rt=1, muestra que durante esa semana la epidemia no creció exponencialmente y se estabilizó; un Rt <1, sugiere que en esa semana la epidemia estuvo en declive y bajo “control”, y un Rt> 1 sugiere que en la semana la epidemia tuvo un crecimiento exponencial y puede considerarse “fuera de control”. En la pandemia actual, se debe mirar hacia Rt para evaluar la transmisión viral, lo que importa es obtener un Rt < 1 de forma consistente, semana tras semana, hasta extinguir la epidemia.
¿Cuál es la diferencia entre R0 y Rt? Mientras que R0 describe el potencial de propagación inicial de una infección en una población completamente susceptible, el número reproductivo efectivo, Rt, captura la transmisión una vez que el virus se propaga y a medida que se inician las medidas de contención
Número de reproducción dependiente del tiempo (Rt) en la última semana en base a casos confirmados
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Número de reproducción dependiente del tiempo (Rt) en la última semana en base a fallecidos
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Serie de tiempo del número de reproducción dependiente del tiempo (Rt) por semana y por país desde el primer confirmado y fallecido
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Casos confirmados por país y por millón de habitates
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Fallecidos por país y por millón de habitates
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Nuevos casos confirmados por día desde paciente ‘0’ en cada país
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Casos confirmados acumulados por día desde paciente ‘0’ en cada país
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Nuevos casos de fallecidos por día desde el fallecido ‘0’ en cada país
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Fallecidos acumulados por día desde el fallecido ‘0’ en cada país
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¿Dónde se está aplanando la curva?
Nuevos casos confirmados por semana
Nuevos casos de fallecidos confirmados por semana
Tablas
Aquí encontrará los datos con los indicadores antes descritos pero en formato de tabla para 188 países del mundo
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Henrik Bengtsson (2019). future: Unified Parallel and Distributed Processing in R for Everyone. R package version 1.15.1.https://CRAN.R-project.org/package=future
Anne Cori (2019). EpiEstim: Estimate Time Varying Reproduction Numbers from Epidemic Curves. R package version 2.2-1. https://CRAN.R-project.org/package=EpiEstim
Joshua Kunst (2020). highcharter: A Wrapper for the ‘Highcharts’ Library. http://jkunst.com/highcharter, https://github.com/jbkunst/highcharter.
Stefan Milton Bache and Hadley Wickham (2014). magrittr: A Forward-Pipe Operator for R. R package version 1.5. https://CRAN.R-project.org/package=magrittr
Hadley Wickham (2017). tidyverse: Easily Install and Load the ‘Tidyverse’. R package version 1.2.1. https://CRAN.R-project.org/package=tidyverse
Hadley Wickham, Romain François, Lionel Henry and Kirill Müller (2020). dplyr: A Grammar of Data Manipulation. R package version 1.0.0. https://CRAN.R-project.org/package=dplyr
Hadley Wickham and Lionel Henry (2020). tidyr: Tidy Messy Data. R package version 1.1.0. https://CRAN.R-project.org/package=tidyr
Hadley Wickham (2019). rvest: Easily Harvest (Scrape) Web Pages. R package version 0.3.4. https://CRAN.R-project.org/package=rvest
Greg Lin (2020). reactable: Interactive Data Tables Based on ‘React Table’. R package version 0.2.0. https://CRAN.R-project.org/package=reactable
Davis Vaughan and Matt Dancho (2018). furrr: Apply Mapping Functions in Parallel using Futures. R package version 0.1.0. https://CRAN.R-project.org/package=furrr
Yihui Xie (2019). knitr: A General-Purpose Package for Dynamic Report Generation in R. R package version 1.24.